Оценка модели

Структурное моделирование уравнений с lavaan в R

Erin Buchanan

Professor

Стандартизованные нагрузки

summary(visual.fit, standardized = TRUE)

Latent Variables:
           Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  visual =~                                                             
    x1        1.000                               0.621    0.533
    x2        0.586    0.139    4.215    0.000    0.364    0.310
    x3        0.882    0.149    5.923    0.000    0.548    0.485
    x7        0.728    0.137    5.320    0.000    0.452    0.416
    x8        0.944    0.143    6.599    0.000    0.586    0.580
    x9        1.205    0.170    7.095    0.000    0.748    0.742

Индексы подгонки

Подгонка модели — насколько данные соответствуют заданной модели
- Индексы хорошего соответствия: Comparative Fit Index (CFI) и Tucker Lewis Index (TLI)
- Индексы плохого соответствия: Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) и Standardized Root Mean Square Residual (SRMR)
Измерение качества подгонки модели

Индексы подгонки

summary(visual.fit, standardized = TRUE, 
        fit.measures = TRUE)

User model versus baseline model:
  Comparative Fit Index (CFI)                    0.701
  Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.502
                        _ _ _
Root Mean Square Error of Approximation:
  RMSEA                                          0.190
                        _ _ _
Standardized Root Mean Square Residual:
  SRMR                                           0.111

Давайте потренируемся!

Структурное моделирование уравнений с lavaan в R